Godbersen, Philipp und Schanz, Daniel und Schröder, Andreas (2025) Shake-The-Box with PeakCNN: Production ready ML for particle tracking at very high seeding densities? In: Annual MOTAR Meeting 2025. Annual MOTAR Meeting 2025, 2025-06-03 - 2025-06-04, Lanslebourg, France.
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Kurzfassung
The Peak-CNN approach allows for peak detection in images even at high particle concentrations. Such a more reliable detetcion then leads to better performances of the downstream processing such as triangulation or IPR. As a supervised learning method Peak-CNN requires labeled training data. This talk showcases how such training data can be obtained in a simple and efffective manner for a testcase of the 2nd LPT/DA challenge
| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/216885/ | ||||||||||||||||
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| Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Vortrag) | ||||||||||||||||
| Titel: | Shake-The-Box with PeakCNN: Production ready ML for particle tracking at very high seeding densities? | ||||||||||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | Juni 2025 | ||||||||||||||||
| Erschienen in: | Annual MOTAR Meeting 2025 | ||||||||||||||||
| Referierte Publikation: | Ja | ||||||||||||||||
| Open Access: | Nein | ||||||||||||||||
| Gold Open Access: | Nein | ||||||||||||||||
| In SCOPUS: | Nein | ||||||||||||||||
| In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||||||||||
| Herausgeber: |
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| Status: | veröffentlicht | ||||||||||||||||
| Stichwörter: | Peak detection, STB, LPT, machine learning | ||||||||||||||||
| Veranstaltungstitel: | Annual MOTAR Meeting 2025 | ||||||||||||||||
| Veranstaltungsort: | Lanslebourg, France | ||||||||||||||||
| Veranstaltungsart: | internationale Konferenz | ||||||||||||||||
| Veranstaltungsbeginn: | 3 Juni 2025 | ||||||||||||||||
| Veranstaltungsende: | 4 Juni 2025 | ||||||||||||||||
| Veranstalter : | ONERA, France | ||||||||||||||||
| HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr | ||||||||||||||||
| HGF - Programm: | Luftfahrt | ||||||||||||||||
| HGF - Programmthema: | Effizientes Luftfahrzeug | ||||||||||||||||
| DLR - Schwerpunkt: | Luftfahrt | ||||||||||||||||
| DLR - Forschungsgebiet: | L EV - Effizientes Luftfahrzeug | ||||||||||||||||
| DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | L - Virtuelles Flugzeug und Validierung | ||||||||||||||||
| Standort: | Göttingen | ||||||||||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Institut für Aerodynamik und Strömungstechnik > Experimentelle Verfahren, GO | ||||||||||||||||
| Hinterlegt von: | Micknaus, Ilka | ||||||||||||||||
| Hinterlegt am: | 06 Okt 2025 15:06 | ||||||||||||||||
| Letzte Änderung: | 06 Okt 2025 15:06 |
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